Exploring Compassionate Care in Virtual Rehabilitation: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Virtually delivered health care services can offer numerous benefits, and the demand for virtual care continues to grow among subgroups facing mobility challenges. The experience of compassion in health care is linked to patient satisfaction and clinical outcomes; however, this link in virtual rehabilitation settings is underexplored. Objective: The objectives of this study were to explore what compassionate care means to rehabilitation patients in a virtual rehabilitation context and explore patients' experiences of how the technology associated with virtual rehabilitation impacted their experience of care. Methods: We conducted one-on-one semistructured qualitative interviews with patients with limb loss and chronic obstructive pulmonary disease. A reflexive thematic analysis approach was used to generate domain summaries and initial themes across the sample. Themes were generated following analytic work over a series of discussions within the research team. Results: Sixteen interviews were conducted. Four themes illustrating participants' perceptions of compassionate care were generated: (1) features of compassionate care include feeling valued, connected, and cared for by the health care provider; (2) threats to compassionate care in virtual rehabilitation; (3) facilitating compassion in virtual rehabilitation through preparation; and (4) benefits of virtual care. Conclusions: Patient perceptions of compassionate care in a virtual rehabilitation setting may be impacted by the behaviors and communication of providers. Provider training and preparation and the personal connections formed with their patients may impact compassionate care experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».